Напомним, что Agritechnica считается самой важной в мире платформой для инноваций в области сельскохозяйственной техники, не в последнюю очередь благодаря награде Agritechnica Innovation Award.
Ранее мы уже рассказывали о тенденциях на рынке тракторов в статье Роджера Дж. Стирнимана (Dipl.-Ing. с/х, дипл.-инж. Wirtsch., Executive MBA, Университет сельскохозяйственных, лесных и пищевых наук, Цолликофен), теперь же перейдем к новой актуальной теме и поговорим о главных тенденциях в технологиях мелиорации и орошения.
(DLG). Орошение — это подача дополнительного количества воды на растения, если запасов воды в почве и естественного поступления за счет осадков недостаточно для выращивания сельхозкультур в отрасли растениеводства. Несмотря на то, что данное определение может показаться довольно-таки простым, оптимальная реализация сельскохозяйственного орошения — это сложная задача.
Потребность в орошении определяется географически меняющимися характеристиками почвы, такими как водоудерживающая и влагонакопительная способность, устойчивость к агрегации, а также пространственно-временными изменениями погоды. Кроме того, потребность растений в воде меняется в зависимости от фазы роста и варьируется в зависимости от культуры.
Следствием этого является пространственно-временная неоднородность потребностей в орошении в разных зонах и на разных полях. Главная цель орошения, ирригации и мелиорации состоит в том, чтобы определить наилучшее время для внесения воды под каждую культуру и установить правильный уровень орошения и его идеальную норму.
Около 100 национальных и международных компаний ирригационной отрасли в настоящее время предлагают очень подходящие решения для сельскохозяйственного орошения. Как проверенные временем, так и совершенно новые для рынка технологии постоянно комбинируются, улучшая тем самым предложение, а также уровень эффективности и производительности.
Тенденция к повышению эффективности потребления воды и энергии остается неизменной и сейчас имеет еще более важное значение, чем когда-либо прежде, на фоне изменения климата и связанного с этим увеличения потребности в орошении при одновременном сокращении водных ресурсов. В связи с этим цифровизация играет все более важную роль в ирригации.
Цифровизация позволяет собирать и быстро обрабатывать большие объемы данных. Вместе с быстрой передачей информации такие сведения обеспечивают связь между различными сельскохозяйственными машинами или системами, что получило название для целого комплексного направления в отрасли «Сельское хозяйство 4.0». Соответственно, концепция цифрового орошения может означать объединение систем и компонентов в сеть с целью оптимального орошения растений.
В зависимости от того, какая технология используется, это также позволяет частично или даже полностью автоматизировать процесс ирригации, орошения и мелиорации. В этом процессе мобильные планшеты или смартфоны все чаще становятся центральным элементом для пользователей, которые не только могут следить за текущим состоянием орошения с помощью соответствующих приложений, но также могут получать предупреждения и вмешиваться в операции, например, в случае возникновения проблем. Такие системы также позволяют получать информацию в режиме реального времени о потребностях растений в орошении и водных ресурсах.
Вторая тенденция плавно вытекает из первой, ведь по факту цифровизация и возможность обработки больших объемов данных являются предпосылками для использования искусственного интеллекта (ИИ).
В будущем искусственный интеллект будет играть важную роль в ирригации. ИИ уже сегодня используется для оценки аэрофотоснимков. Для этого базовый алгоритм сначала изучает отношения между входными переменными и целевой информацией на основе обучающих данных. Позже алгоритм может получить целевое значение переменной из определенной комбинации значений входных сведений на основе уже изученных взаимосвязей.
В случае аэрофотоснимков входными переменными обычно являются отражения света определенных длин волн или их диапазонов. Целевыми переменными могут быть данные с пространственным разрешением, касающиеся различных характеристик растений или также водного статуса растений и, следовательно, потребности в орошении.
Однако использование ИИ не ограничивается исключительно оценкой изображений. Например, данные датчиков влажности почвы можно оценить с помощью ИИ и использовать для определения абсолютных значений влажности почвы. При планировании орошения ИИ может оценивать комбинированные данные измерений из различных источников (почва, растения, погода) и давать рекомендации по орошению для конкретных мест.
В настоящее время использование ИИ по-прежнему остается в основном областью исследовательских проектов, но первые цифровые инновационные решения для орошения на основе аэрофотоснимков уже доступны на рынке. Следует ожидать, что их число быстро возрастет, когда соответствующие исследовательские проекты будут успешно завершены, а продукты впоследствии будут монетизированы и коммерциализированы.
Повышение эффективности потребления воды и энергии может быть достигнуто только за счет оптимизированного управления орошением.
Управление орошением объединяет все действия и функции, необходимые для оптимальной работы. К ним относятся мониторинг сельскохозяйственных угодий для определения потребности в орошении, планирование ирригационных мероприятий, контроль орошения, интеграция опций предупреждения в случае системных ошибок и, что не менее важно, документирование выполняемого орошения.
Мониторинг потребности в орошении до сих пор часто игнорируется или осуществляется нерешительно в сельскохозяйственной практике. Оценка потребности в орошении и уровня орошения по измеренным климатическим параметрам (климатический водный баланс) или регистрация запасов почвенной влаги с помощью датчиков влажности почвы являются современными методами. Однако ни один из этих двух подходов не годится для детального выявления вышеупомянутой пространственно-временной неоднородной модели потребностей в орошении.
Подходы на основе изображений с использованием дронов или спутников смотряться более многообещающе для достижения этой цели. Уже предлагаются услуги, которые объединяют, например, гидрологическую модель расположения растений со спутниковыми изображениями и используют их для получения рекомендаций по точному орошению в сетке 10 м.
Недостатками спутниковых снимков являются принципиальная возможность помех, вызванных облачностью, или относительно низкое пространственное разрешение (размер пикселя) снимков. Из-за малой высоты полета изображения с дронов могут обеспечить значительно лучшее разрешение и идентифицировать отдельные растения или листья. Уже есть несколько поставщиков изображений сельскохозяйственных земель с помощью дронов, которые используют разные камеры (в частности, спектральные, инфракрасные и RGB-камеры) в зависимости от затронутой проблемы.
Планирование орошения осуществляется на основе мониторинга. Он определяет время, уровень и продолжительность полива и реализуется на поле системой управления. Сложность орошения особенно зависит от размера и количества обозначенных участков, которые орошаются равномерно.
Следовательно, стационарные ирригационные системы должны быть установлены таким образом, чтобы определенные участки можно было орошать индивидуально. При мобильном орошении изменение уровня орошения и нормы также должно быть возможным во время движения, что уже реализовано в случае циркулярных ирригаторов.
Тенденция к цифровизации и оптимизированному управлению орошением означает, что пространственно-временная неоднородная модель требований и сам структурный процесс становятся все более совершенными и практичными и на их основе обеспечивается оптимально-точная мелиорация.
Однако реализация всего процесса требует идеального и вполне конкретного сотрудничества между различными экспертами и специалистами в области полетов дронов/спутников, оценки изображений, управления данными и технологий орошения. Например, необходимо убедиться, что планирование орошения с помощью дронов действительно может быть реализовано на поле. Поскольку одному поставщику или производителю очень сложно самостоятельно охватить все необходимые области специализации, отдельные продукты должны быть совместимы друг с другом.
Наблюдения показывают, что на рынке открываются или создаются новые интерфейсы для продуктов конкурентов или сторонних поставщиков, или что имеют место другие формы сотрудничества, такие как установление общих стандартов данных, чтобы упростить и гарантировать обмен сведений между взаимодополняющими продуктами.
В настоящее время разработки и инновации в области ирригации явно сосредоточены на цифровизации и оптимизации управления орошением. Акцент сместился с технологий орошения, где инновации в основном ограничиваются улучшением существующих продуктов. Фундаментальных технических инноваций в последние годы было немного. Но никакой полив невозможен без технологии орошения. Шланги позволяют транспортировать воду на поля, системы управления контролируют поток воды, а вода подается на сами поля с помощью разбрызгивателей, распылительных форсунок или линий капельного орошения с использованием стационарных или мобильных систем и машин.
За разработками и инновациями в цифровизации последуют разработки по адаптации ирригационных технологий, чтобы имеющуюся в настоящее время пространственную информацию с высоким разрешением можно было реализовать в форме точного полива. Таким образом, все большее значение приобретают решения для локально регулируемого полива, такие как гидравлическая телескопическая стрела ирригатора, представленная на выставке Agritechnica для равномерного орошения нестандартных участков. Будущее также принесет дальнейшие инновации, направленные на снижение потерь на испарение и предотвращение просачивания при орошении.
Для соответствующих проектов прикладных исследований и разработок по-прежнему доступны различные программы финансирования, в рамках которых компании из ирригационной отрасли также могут разрабатывать и реализовывать инновационные идеи совместно с соответствующими научно-исследовательскими институтами.
Такие технологии позволяют выращивать урожаи в районах, где выпадает мало осадков.